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金融学方面的论文

2023-10-05 05:07:52
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  现如今,金融稳定作为经济可持续发展的重要保障,不断从横向和纵向来拓展中国经济融入世界经济大循环的深度与广度。下文是我为大家搜集整理的关于金融学方面的论文的内容,欢迎大家阅读参考!

  金融学方面的论文篇1

  浅谈国际金融体系的改革及发展趋势

  近年来的世界性的金融危机把国际金融体系一直存在的缺点和弊端暴露的淋漓尽致,许多国家政府、金融机构和民众个人都受到了不小的损失。既然经受不起金融海啸的冲击,换言之,不够完善的国际金融体系造成了金融海啸,那这个体系需不需要进行大刀阔斧的改革?答案是肯定的。通过各方很高的呼声浪潮中我们知道:国际金融体系改革刻不容缓!

  既然改革就是改旧革弊,那国际金融体系的改革自然也先从正视体系自身的弊端和缺陷着手。通过对现有体系的认识和了解,并对现有体系的运作进行 总结 和分析,查找出运行中的问题,提出解决思路和解决 措施 。

  一、现有国际金融体系的形态特征

  国际金融体系规模庞大,种类繁多,具有非常复杂的体系分布,主要有国际汇率制度、国际资本之间流动的调控、国际货币制度、国际收支体系等形而上的顶层设计,当然也包括人为建立实实在在看得见也运营着的各金融机构和金融从业人员。国际金融体系自萌发到现在颇具规模,期间大概经历了百余年的风风雨雨。

  在这百年间,随着经济中心的不断转换,国际金融体系里围绕上述各个因素进行调控的机制也不断发生变更。除了经济中心转换外,市场也是一个极其重要的原因。市场各类机制的形成都带有自发性,但这种自发并不是盲目的随便形成,细细观察也是有规律的。所以在市场和经济体制二者的合力下,国际金融体系的形成逐渐发展成熟,并有条不紊地调控者全球各地的金融活动。国际金融体系的形态特征主要有以下几种:

  1、相对稳定的政治和经济环境。国际金融体系的形成首先需要孕育她的土壤,而相对稳定的政治和经济环境就是这片土壤,国际金融体系从其中汲取养分,“土壤”为国际金融体系遮风挡雨。假若政治,经济不稳定,是不会形成国际性的金融市场的。例如在二战期间,全球陷入世界大战的阴影当中,各类人士受到战争的迫害,各类市场也因此一蹶不振。尤其是金融市场,作为一个高风险高效益的冒险家的乐园,更是需要强有力的制度保障。所以,政府应该通过立法保证各国资本的利益,保障各国金融机构及投资者的权益。

  2、宽松的金融环境。和政治制度的稳定及有力不同,国际金融体系需要一个宽松的金融环境,这是由各国资本自由流动需求所决定的。一条平静流淌的小溪是因为没有遇到更多的障碍。其中,首当其冲的便是外汇制度。各国资本在进行流动的时候,一个宽松的外汇制度,能够保证在存款准备金、税率和利率等方面促进其流动。其次,这个宽松的金融环境不仅仅面对国内的当地居民,国外机构和非当地居民也享受同等的待遇。

  3、完善的配套服务设施。正如前言所述,国际金融体系具有非常复杂的体系分布,因为如此,为其服务的配套设施也应跟得上。例如发达的信用制度和管理制度、聚集度高的银行机构、便利的资金供求机制、先进的国际化通讯设施,还有一些别的服务配套设施。当然这一切还离不开一个便利的地理位置,纵观全球金融中心,大多数都处于交通发达、经济繁荣的城市,如纽约、伦敦、香港和上海。

  4、人才水平较高。金融行业属于高端行业,需要具备丰富的国际金融知识和银行实务 经验 ,面对政府机构和投资者,金融从业人员需要依靠其高水平带给客户高效率的服务。

  二、现有国际金融体系的作用与弊端

  国际金融体系作为国际金融市场从事货币、银行、汇率等金融业务活动的领域,涵括了全球各地的范围,各地的金融活动都要受其影响。国际金融体系对全球的经济活动主要有以下作用:

  1、国际金融体系为扩大国际投资和国际贸易创造了有利条件,并成功让国际的资金的流动(支付、借记和结算等)变得更为方便。资金闲置起来的话,就发挥不了太多的作用,必须让资金流动起来,而一个完整的国际金融体系则为资金的流动提供了强有力地条件。自古以来国家之间的贸易就没断过,国际金融体系加速了生产和资本的国际化。

  2、国际金融体系拓宽了各地融资 渠道 ,为各地经济发展提供了充裕的资金。以前各国的投融资型企业,尤其是负责大型基础设施建设的企业,融资主要是靠国内银行贷款或者发行国债。如今随着国际金融体系的国际化,更多的企业跑到国外,或者国外的金融企业积极在全球寻找投资效益高的机会。正是这样,国际金融体系能够汇集起巨额资金,化解全球各地资金困难的发展难题。

  3、国际金融体系有利地调节了国际之间的收支问题。随着世界局势的趋于稳定,外汇逐渐成了许多国家经济发展的资金来源,例如中国就持有4万亿元的美元外汇储备,其中持有美国国债大概1.3万亿美元。像美国这样出现国际收支逆差的国家越来越普遍,随着国际金融体系的发展,他们越来越多利用国际金融市场的资金来解决国内收支不平衡的问题。此外国际金融体系还通过汇率的变化来影响国际的收支情况,并进而调节国际间的贸易活动。这样全球的财政收支体系逐渐趋于稳定,达到一个均衡的状态。

  4、国际金融体系有利提高资金在国际经济活动中的使用效率。通过承接国际资金的两方(需求者和提供者),国际金融体系作为纽带有效促进的资金在国际市场上的流通,保证了一些投资效益好、利润高的地方得到充足的有效的资金支持。

  但是,国际金融体系在发挥积极作用的同时还存在着一些弊端:

  一是国际金融体系与各地经济活动的发展还存在着一定的脱节。这是因为国际收支自动均衡的效果并不是每次都那么及时,存在着一定的滞后。

  二是国际金融体系增加了金融危机的风险。之前所述,国际金融体系为全球各地的经济活动提供了资金,拓宽了各国的融资渠道,但也带来了交易不当的问题和金融危机的风险,尤其是扩散更为迅速。   三是国际金融体系增加了国际性债务危机发生的可能性。这种情况主要是由于资金不合理配置造成的,资金不合理配置会造成国际性的资金浪费,随而对国际的收支情况产生借新还旧的不好现象。许多国家都爆发过债务危机,如南美的一些国家。

  三、国际金融体系改革的措施

  布雷顿森林体系在国际金融体系初期由当时经济体量最大的国家――美国提出并付诸实践,对当时国际金融市场的稳定起到了一定的作用。但一家独大的专政体制并不能长期实行,对国际金融体系也会产生不好的影响。后来随着该体系的崩溃,国际金融体系一直就是靠几个发达国家通过一些外交来维持,处于自身利益考虑,随着越来越多的发展中国家加入到国际金融体系,呼吁体系改革的声音也越来越多。结合前文所述的有关国际金融体系的弊端,本文认为应该从以下几个方面进行改革:

  1、重塑国际货币体系,打破美元垄断地位,实现货币多元化。自二战以来,美国就试图建立以自己为核心的世界金融体系,尤其是布雷顿森林体系的建立,更是毫无疑问建立了美元在国际货币体系中的主导地位。但是布雷顿森林体系的崩溃对美元的主导地位造成了极大的冲击,之后国际金融体系虽然还是以美元为主导,但多次的金融危机表明这种美元主导的国际货币体系并不适用。如果美国能坚持正确的价值导向进行金融调控倒也不至于国际金融体系这么快的出现不稳定,正是美国不够自制,为了自身利益而伤害了众多国家的利益,从而使得国际金融体系出现越来越多的弊端。因此,国际金融体系的改革首先要从货币开始,建立“以美元为主导、多种货币并举”的多元化国际货币体系。

  2、推动国际金融的组织改革,提高发展中国家在国际金融体系中的话语权。随着国际金融体系在全球范围的推行和作用,越来越多的发展中国家成为体系中不可忽视的一股力量,各国之间的协调和合作也成为了国际金融体系工作中的重中之重。平等公平的对话交流能够促进国际金融体系在各国协调合作之间的工作效率,使得发展中国家在体系中能够更为全面地参与,均衡各国间的利益。

  3、加强国际金融的监管合作,完善国际金融监管体系。只有大力度加强对金融市场的监管,才能防患于未然,避免更大的金融危机的爆发。应当对国际金融体系的监管体制进行全面范围修的订,使其在全球都能被普遍接受。切实可行的做法主要有制定以美元为中心的国际制衡机制和适用于全球范围的国际金融监管标准,同时辅以国际监管机构进行配套。

  四、国际金融体系未来发展的趋势

  根据几次金融危机对各国影响的分析,以及全球经济格局的悄然转变,本文认为在不久的将来,国际金融体系可能将呈现以下几方面的发展趋势:

  1、以美国为核心的国际金融体系将继续存在。美国作为世界经济体量最大国家的地位短期内还无法撼动,加上其灵活的市场机制以及创新能力,在每次金融危机中,美国的自我恢复速度都很快。再者,美元作为最高储备货币所产生的深远影响将存续下去,美元在全球依然处于霸主地位。

  2、多元化格局初步形成。一些老牌和新兴力量在国际金融体系中的作用逐渐增强,这与美国控制国际金融体系能力的消弱也有直接关系。

  3、国际金融监管将进一步加强,国际货币基金组织被赋予更大的重任。金融危机的爆发,不仅暴露了国际金融体系的弊端,也从侧面表明之前国际货币基金组织的职能不够强化。

  4、国际储备货币体系多元化趋势加快。由于受到美元持续贬值的影响,导致金融危机中显示国际储备货币存在着极大的单一性,改变美元单一地位的趋势不容置疑。目前,欧元、人民币都呈现出强势的劲头,长远来看,也可以作为国际储备货币的多元化组成部分。

  金融学方面的论文篇2

  浅析中国金融发展与制造业对外贸易关系

  90年代以来,中国经济取得了突飞猛进的进步,中国金融的规模在不断扩大、金融机构的效率不断提高,金融市场的结构也在逐步完善、金融发展对中国贸易乃至整个国民经济发展的影响力在持续扩大。到目前为止,中国的金融体系框架已基本形成,已从单一的人民银行发展到中央银行与商业银行,银行金融机构与非银行金融机构、 保险 机构等并存,从纯粹的资金纵向计划分配发展到银行的间接融资和货币市场、资本市场并存的格局;金融机构和金融工具日益丰富,金融工具已从简单的信贷工具发展到国债、股票、债券、基金、期货、保险等多种融资避险工具并存;金融市场也越来越向广度和深度发展。而与此同时,中国的对外贸易也越来强势,支撑中国外贸发展的主要是中国制造业的外贸发展。因此,本文收集了1993年以来的21年的数据,将采用实证的 方法 研究中国的金融发展与制造业对外贸易之间是否存在某种关系。

  一、我国金融发展与制造业对外贸易关系的实证研究

  (一)变量定义与数据说明

  金融市场发展规模指标:中国的金融体系是一个以银行为主的体系,虽然近些年证券市场有所发展,但是银行仍然占据着核心地位,中国有高储蓄的特点,鉴于数据的可获得性,许多文献认为利用金融机构的存贷款总额可以基本反映金融资产水平。即: FIR=(D+L)/GDP其中,D、L分别代表金融机构人民币存贷款余额。因此本文选取FIR=(D+L)/GDP衡量中国金融深化程度。,同时采用FS=M2/GDP来反应中国经济的货币化程度,货币的渗透力和经济调节功能。金融发展效率指标:这里本文采用储蓄投资转化率(FE)来衡量金融市场的效率,公式为FE = D/L其中。该指标越高,表明中国的投资市场越发达,金融效率越高,越能更好地促进该国的经济增长。金融发展结构指标:本文将用证券市场的发展情况来衡量中国的金融市场结构。本文选用证券之和S(股票总市价+政府债券发行额+企业债券发行额)与国内生产总值的比值,公式为ZB=S/GDP。考虑到中国的证券化市场主要还是股票市场,所以本文也用股票的市价总值与国内生产总值之比来衡量金融市场的结构变化,股票市价总值用C表示,公式为CB=C/GDP, 反映了股票市场的规模。股票市价总值增长率越大,与GDP的比值也越高,那么证券市场越发达,规模也越大,即金融市场结构越完善。

  国际贸易开放度指标:国际贸易开放度指标是反映一国对外开放程度的综合性指标,它在数值上等于所选制造业27个行业的进出口总额与GDP之比,用OPEN表示。该指标越高表明中国制造业对外贸易程度越高。

  (二)平稳性检验

  在处理某随机时间序列数据时,首先要考虑的问题是判断数据的稳定性。如果直接对非平稳的时间序列进行回归,那么就会导致“伪回归”现象,因此必须对数据的平稳性进行检验。本文将选用ADF检验法来判断1993年-2013年所选数据指标的平稳性。

  本文对该组序列进行了单位根检验,结果也发现他们是不平稳的时间序列。单位根检验的原则是P值小于5%,则为通过检验,表示平稳,反之,则为不平稳。

  为了消除异方差,本文对各自变量与因变量取自然对数,并且对他们进行一阶差分。

  通过图1可以发现,该序列围绕0值上下波动,虽然有升有降,但总是会回归0值,所以该序列是平稳序列。为了进一步考察他们的平稳性,本文对取对后的一阶差分序列进行ADF检验,发现无论是自变量还是因变量都通过T-检验。

  由表2可知,金融发展的五个指标与制造业对外贸易开放度之间是一阶平稳的,即I(1)。序列通过平稳性检验后,我们需要考虑该序列是否存在协整关系,即金融发展五指标与制造业外贸规模之间是否存在长期均衡关系。这里只能判断该组序列可能存在协整关系。

  (三)协整检验

  前面已经检验发现FIR,FS,FE,ZB,CB,OPEN都是I(1)的,因此可以进一步进行协整分析。这里本文对这组数据一阶差分后的新时间序列数据进行协整关系检验。结果见表3:

  由Johanson检验知,该组时间序列在5%的显著水平上,存在3个协整关系。所以DOPEN和DFIR,DFS,DFE,DZB,DCB之间存在着一定的协整关系,就是DOPEN和DFIR,DFS,DFE,DZB,DCB之间存在着长期均衡的共同发展趋势。也就是说,金融发展规模,金融发展效率以及金融发展结构的变化与制造业对外贸易之间存在着长期均衡的共同发展趋势。

  (四)格兰杰因果检验

  前面已检验该组时间序列数据具有长期的均衡关系,但他们之间是否存在因果关系还需要进一步验证。金融发展指标是否是造成制造业外贸水平扩大的原因,反过来制造业的对外贸易有没有促进金融业的发展,这是接下来本文要重点考察的对象。

  从表4可以看出,在滞后阶数为2,显著水平为5%的条件下,DFIR不是DOPEN的格兰杰原因的概率相当小,也就是很大概率上认为DFIR是DOPEN 的格兰杰原因。也就是说中国的货币化程度是造成制造业对外贸易出口增加的一个非常重要的原因。广义货币M2越多,增长越快,则制造业外贸规模越大。而相反,制造业外贸水平并不是中国货币化程度加深的原因。DFS不是DOPEN的原因的概率为0.01%,也不是说,有99.99%的概率认为中国金融机构的存贷款的增加促进了制造业外贸规模的发展。反之则不然。制造业的外贸增长并没有多大程度上带来金融机构存贷款的增加。金融效率与制造业外贸规模没通过格兰杰因果关系检验。可见,中国金融效率的高低对制造业外贸并没啥影响,而制造业外贸的增减对金融机构运行的效率也没啥促进作用。证券市场的发展对制造业的外贸规模则有显著的因果影响。可见,中国证券市场,尤其是股票市场的发展对制造业外贸规模有着显著的因果关系,股票市场越发达,制造业外贸规模越大、反之则不然。

  二、实证结果与政策建议

  协整关系检验结果表明,制造业外贸水平与金融发展规模,金融发展效率和金融发展结构均存在长期均衡的关系。可以认为中国的货币化程度以及金融机构的存贷款与制造业的对外贸易之间有着密切的联系;金融发展效率与制造业外贸之间有长期的影响关系;证券市场尤其是股票市场的发展会给制造业外贸带来长期影响。

  格兰杰因果关系检验结果表明,中国金融发展对制造业外贸水平有着明显的因果关系,反之则不然。也就是说中国金融市场的发展是导致制造业对外贸易水平的提高的原因。中国货币化程度的提高,金融机构存贷款数额的增加,股票市场的繁荣都是制造业外贸水平提升的原因。而金融发现效率则对制造业外贸水平的增加无明显促进作用。

  总之,金融发展规模和股市的发展促进了中国的贸易开放度,但是金融效率对之的影响并不如人意。中国需要完善金融机构体系。中国的金融活动仍然以银行为主,证券市场虽然近些年发展快速,但是与银行存贷款相比,还是有待提高。所以,我国政府需要实施相关政策支持证券市场的发展,从而促进中国金融的直接与间接全方面发展。我国制造业对外贸易在发展过程中对中国的外贸经济有明显的支撑作用,我国需要大力支持制造业对外贸易,不断完善制造业外贸结构,提升外贸水平,这样有利于整体国名经济的发展。

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为什么淘宝上的格兰杰经典10年会这么便宜?

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单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即三者之间的关系为因果关系。资料拓展:一、平稳性问题1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性(一般用EG两步法)B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别二、协整性问题1、格兰杰检验只能用于平稳序列, 这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:(1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。(2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。(3)判断时间学列的数据生成过程。三、格兰杰因果问题第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么不能直接进行格兰杰因果检验。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,因为变量不平稳才需要协整,所以先对变量进行差分,平稳后可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。参考资料:百度百科-单位根检验
2023-09-11 16:21:131

《荒野大镖客2》格兰杰不掉枪是什么原因?

这把枪需要做“枪手传”任务(陌生人),击败埃米特·格兰杰后从尸体旁拾取。如果没有拾取的话之后无法通过其他途径获得。武器原型:柯尔特M1873单动式左轮手枪。背景设定美国,1899年。当警察开始打击残余亡命之徒的帮派时,蛮荒的西部时代迎来了最后的黄昏。不愿投降或是屈服的人,只有死路一条。亚瑟·摩根和范德林德帮众在黑水镇的一次抢劫行动遭遇了始料不及的意外,他们不得不逃离这个西部小镇。联邦侦探和全国顶尖的赏金猎人在他们的身后穷追不舍,亚瑟一行人必须在广袤蛮荒的美国腹地上四处劫掠、挣扎求生。而帮派内部的矛盾分化日渐加深,摆在亚瑟面前的将是他无法避免的抉择:究竟是选择自己的理想,还是选择效忠于抚养了自己的帮派。
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用EVIEWS计算格兰杰因果关系

是否拒绝原假设关键看P值,一般原假设下发生小概率事件就可以认定原假设错误,应该拒绝原假设,实际应用中,0.01 0.05 0.1 是常用的小概率事件判定标准,只要P值很小(譬如小于0.05)就应该拒绝原假设. 假设检验基于一定的概率分布,譬如正态分布、t分布、卡方分布、F分布等等,一般方差分析,当然还有其他一些分析,需要借助F分布 下面解释下你的两张表格: 表1做的是对序列GDP和LEC的平稳性检验,用的是ADF检验方法,原因是格兰杰检验前提是序列必须是平稳的,如果非平稳,也就是存在单位根问题,就需要对序列进行相应转换,譬如差分转换、对数转换等等,一直要转换到序列能通过平稳性检验才可以用格兰杰因果检验, 从表中来看,序列GDP (I,T,2) 、LEC (I,T,2)的ADF检验值和临界值对照,结果不是平稳序列 ΔGDP (0,0,0)、ΔLEC (0,0,0)则是平稳的 表2就是因果检验,就是滞后期不同而已,实际上默认2期时看下就差不多的,用不着做那么多,从检验来看LEC是GDP的格兰杰原因,而GDP非LEC格兰杰原因(看下P值就知道是否应该拒绝原假设了)
2023-09-11 16:22:331

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:22:591

格兰杰检验与其说是因果关系检验,不如说是领先滞后检验。( )

【答案】:正确格兰杰检验是对领先滞后关系和信息容量的一种检验,但它本身绝不表示通常意义上的因果关系。由于将来不能预测过去,所以如果变量X是变量Y的(格兰杰)原因,则X的变化应先于Y的变化。
2023-09-11 16:23:081

不是格兰杰原因还能分析吗

能。格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测,是统计意义上的“格兰杰因果性“,而不是真正意义上的因果关系,不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然,即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系,也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中,统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的,对于经济预测等仍然能起一些作用。
2023-09-11 16:23:151

多变量的VAR格兰杰因果检验结果具体怎么判断

比如第一条:SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066,如果置信度为0.05,那么,0.0066小于0.05,于是,第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。下面的相同。
2023-09-11 16:23:311

赫敏格兰杰的简介,谢谢

晕~~一楼的,人家都说了不是艾玛…… 赫敏·格兰杰(Hermione Jane Granger),是英国作家乔安·凯瑟琳·罗琳的儿童奇幻小说《哈利·波特》系列中的人物。她是系列中的女主角,哈利和罗恩的好朋友。许多读者都喜欢她的自信和智慧。魔法学校里的高材生,和哈利、罗恩是学校里的三人组。事实上,她就是《哈利·波特》的作者J.K.罗琳在书中的影子。全名: 赫敏·简·格兰杰(Hermione·Jane·Granger)年龄:17生日:1980年12月9日所在学院:格兰芬多 (Gryffindor )绰号:万事通(但许多学生更敬佩她的智力)以及问题多小姐(乌姆里奇教授这样说过),十全十美小姐;一本正经小姐(小说中丽塔·斯基特曾提到过)特征:浓密蓬乱的褐发,只有用大量速顺滑发剂才能有所改善。直到四年级时她才除去自己的大板牙,但那是在一场魔咒事故之后。另外,她的眼睛是褐色的。血统:麻瓜出身家族:父母均是麻瓜牙医。现在争论焦点在于她是否还有个姐妹。JK罗琳说过她曾经想写但最终放弃了。由此可见她确实没有姐妹,她是家中的独生女。魔杖:葡萄藤木,内含龙的心弦,尺寸不详星座:射手座头发颜色:褐色 浓密眼睛颜色:褐色(巧克力色)宠物:克鲁克山( Crookshanks)是一只相当奇妙的动物。它是一只姜黄色的大猫,有着压得扁扁的脸,和肥肥的、好像瓶刷子一样乍起的尾巴。克鲁克山有部分猫狸子血统,这也是它特别聪明、还能识别坏人的原因。最明显的例子是小矮星以老鼠斑斑的模样出现时,克鲁克山对它的态度(详见《哈利波特与阿兹卡班的囚徒》)。而且,当哈利和罗恩瞎编占卜课的答案时,从它瞪他们的样子就能看出,它也能识别出,并且不认同作弊的行为(详见《哈利波特与火焰杯》第14章)。小天狼星布莱克也曾说过“这只猫没有疯,它是我所见过最聪明的猫。” 专长:学习、逻辑推理 算术占卜 便携防水火焰 幻影移形最喜欢的科目:算术占卜最厌恶的科目:占卜守护神:水獭博格特(既最害怕的事):麦格教授宣布其所有考试不及格唯一不是最优秀的科目:需要实践的黑魔法防御术(其实也是良好),占卜,飞行唯一不善长的脑力劳动:下巫师象棋首次提及:《哈利·波特与魔法石》第六章概述:赫敏于1980年降生在一个十分正常的麻瓜家庭。相信直到收到霍格沃兹来信之前她一直就读于麻瓜学校。许多资料可以说明这一点。大陆版的译名为“赫敏·格兰杰”,台湾版的译名是“妙丽·格兰杰”。
2023-09-11 16:23:421

格兰杰因果检验理论是啥?公式是什么?怎样判断结果?主要是公式和理论的说明,谢谢!

虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难,但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验(Granger causality test)。考虑最简单的形式,Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt (在统计的意义下),已经综合考虑Y的滞后值;如果影响不显著,那么称X不是Y的“Granger原因”(Granger cause),如果影响显著,那么称X是Y的“Granger原因”。同样,这也可以用于检验Y是X的“原因”,检验Y的滞后值是否影响X(已经考虑了X的滞后对X自身的影响)。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成;如果X的滞后值影响不显著,那么X不是Y的Granger原因;同样,当检验Y是X的原因时,可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归,用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。需要进行两个回归:在第一个方程中检验假设H0X :βj=0,对所有j;在第二个方程中检验假设H0Y:αj=0,对所有j。如果前者没有被拒绝,那么X不是Y的Granger原因;如果后者没有被拒绝,那么Y不是X的Granger原因。这里没有一个明显的方法来确定滞后长度k。显然,存在四种可能的结果:X和Y都不是对方的Granger原因(H0X和H0Y都不被拒绝);X和Y是对方的Granger原因(H0X和H0Y都被拒绝);X是Y的Granger原因但Y不是X的Granger原因(H0X被拒绝但H0Y不被拒绝);Y是X的Granger原因但X不是Y的Granger原因(H0X不被拒绝但H0Y被拒绝)。注意到,第一个回归中没有出现X的现值,在第二个回归中没有出现Y的现值。
2023-09-11 16:24:191

格兰杰因检验不成原因意味什么

通常格兰杰的因果检验只是样本的因果关系,可以尝试调整格兰杰因果检验的滞后期,变小或者变大,如果还是不行建议不做格兰杰因果检验。
2023-09-11 16:24:271

贵州茅台是中证白酒指数的格兰杰原因

题主是否想询问“贵州茅台是中证白酒指数的原因”?中证白酒是一个指数基金。贵州茅台是中证白酒指数,是因为中证白酒是一个指数基金,里面纳入了所有可以进入该指数的上市公司白酒企业,当然,茅台是在里面的,它是证券市场里面白酒里面的其中一个指数而已,茅台和它没有什么直接的关系,这个指数里面所纳入的白酒企业都是被市场大多数人所认可的,就是在一个区域或者全国知名度很高的酒企。
2023-09-11 16:24:351

什么是格兰杰原因

格兰杰因果检验简要介绍 格兰杰(Granger)因果性检验目前在计量经济学中应用比较多,不过我们当初学习计量并没有学这个检验方法,经济学专业的学生应该会学到吧。上次谭英平师姐给我们讲宏观经济统计分析课时曾经给我们介绍过,不过也只是很肤浅地说了说原理(这种教学有一定的危险性啊)。 要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。 早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“>”毫无道理,换成“<”照样讲得通,后来通过改进,把定义中的“>”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。 事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。 因此,Granger(1980)提出了因果关系的定义,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则,也在逐步发展变化: 最初是根据分布函数(条件分布)判断,注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息,Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n),Xn+1为第n+1期X的取值,Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。 F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn 61 Yn)) - - - - - - - (1)参考资料:baidu
2023-09-11 16:25:231

那进行完格兰杰检验之后,一个变量是另一个变量的格兰杰原因,能说明什么?

说明残差平方和曲线拟合。比如:如果A是B的granger原因,说明A的变化是B变化的原因之一。我们可以解释,A对B的影响在一定程度上是积极的。然而,这并不意味着A随着B的变化而变化,因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据。所以只能说在一个相对长期累积的情况下,A的变化会导致B的变化。曲线拟合:贝塞尔曲线与路径转化时的误差。值越大,误差越大;值越小,越精确。扩展资料:格兰杰因果关系问题1.首先格兰杰因果关系检验是一种统计时间顺序,并不意味着存在因果关系,是否存在因果关系需要根据理论、经验和模型来确定。2.其次格兰杰因果检验的变量应该是稳定的。如果单位根检验发现两个变量不稳定,则不能直接进行格兰杰因果检验。3.协整结果仅表明变量之间存在长期均衡关系。由于变量不稳定,需要协整。因此,首先对变量求导。4.长期均衡并不意味着分析结束,还应考虑短期波动,做误差修正检验。协整的问题1.格兰杰检验只能用于平稳序列,这是格兰杰检验的前提。因果关系不是我们通常理解的因果关系,而是早期x的变化可以有效地解释y的变化,因此被称为“格兰杰原因”。2.伪回归很可能出现在非平稳序列中。协整的意义在于检验其回归方程所描述的因果关系是否为伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。因此,非平稳序列的因果检验是协整检验。3.平稳性检验有三个功能:(1)检查平稳性,若平稳性为平稳,则进行格兰杰检验;如果是非平稳的,做协同阳性试验。(2)协整检验中各序列应使用的酉阶。(3)判断时间学习列的数据生成过程。
2023-09-11 16:25:341

“格兰杰因果”是经济学上的一个名词,有谁知道是什么意思吗?

格兰杰因果检验简要介绍格兰杰(Granger)因果性检验目前在计量经济学中应用比较多,不过我们当初学习计量并没有学这个检验方法,经济学专业的学生应该会学到吧。上次谭英平师姐给我们讲宏观经济统计分析课时曾经给我们介绍过,不过也只是很肤浅地说了说原理(这种教学有一定的危险性啊)。要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“”毫无道理,换成“<”照样讲得通,后来通过改进,把定义中的“”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。因此,Granger(1980)提出了因果关系的定义,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则,也在逐步发展变化:
2023-09-11 16:25:421

格兰杰因果检验名词解释

经济学家开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法,即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W. J. Granger)所开创,用于分析经济变量之间的格兰杰因果关系。他给格兰杰因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差”。格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因可能是被检验变量的平稳性的影响,或是样本容量的长度的影响。不同的滞后期可能会得到完全不同 的检验结果。因此,一般而言,常进行不同滞后期长度的检验,以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验,无法检验只有横截面数据时变量间的关系。可以看出,我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远,削减了很多条件(并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件),这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此,在使用这种方法时,务必检查前提条件,使其尽量能够满足。此外,统计方法并非万能的,评判一个对象,往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明,偏听则暗”。诚然真相永远只有一个,但是也要靠科学的探索方法。值得注意的是,格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测,是统计意义上的“格兰杰因果性“,而不是真正意义上的因果关系,不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然,即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系,也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中,统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的,对于经济预测等仍然能起一些作用。由于假设检验的零假设是不存在因果关系,在该假设下F统计量服从F分布,因此严格地说,该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。
2023-09-11 16:25:501

什么是格兰杰因果关系检验?简答题

在时间序列情形下,两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
2023-09-11 16:26:001

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:26:113

单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系?

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系   实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:26:441

什么叫“广谱利率”

广谱利率是一系列利率指标,主要指央票利率、基准利率以及银行间拆借利率等。广谱利率是权益类全部工业品行业、固定收益类中期债券的格兰杰原因与同期原因,也是商品类资产的同期原因。而广谱利率对于固定收益类长期资产的影响更多表现为同期,体现在资产替代方面。流动性对资产收益的影响则较为简单,既是对周期性行业的权益类资产、固定收益类中期债务、商品类资产的格兰杰原因,又是同期原因。扩展资料:广谱利率影响:海外市场:美债收益率曲线短上长下。短端美债利率继续走高,长端美债利率有所回落。前期长端美债利率走高的原因主要有通胀预期抬升以及美国经济增长势头较强,而近期公布的4月非农数据就业、薪资增速不及预期,对通胀预期造成打压,TIPS指数回落,美债利率小幅走低。短端利率走高主要受到美联储加息、美元流动性等因素影响。5月FOMC会议按兵不动。会议声明中对通胀的描述由“继续低于2%”改为“接近2%”,显示美联储内部对通胀信心进一步增强。根据彭博WIRP,6月加息基本无悬念。国内市场:资金面先紧后松,降准释放资金改善流动性。受缴税等影响,资金面从4月18日开始异常收紧,且持续时间超过一周,至降准正式实施释放新增资金后才有所缓解两阶段行情明显,降准带来收益率陡峭下行,货币政策、监管政策、中美贸易战等多因素扰动下,下旬收益率震荡为主。4月17日,央行意外宣布对部分银行降准100bp,市场做多热情高涨,当日收益率快速下行近20bp。降准后,扰动市场的因素增多,包括资金面异常转紧,资管新规、大额风险暴露管理办法落地,短期机构行为受影响,中美贸易争端仍未解决,经济基本面走势存疑等,多因素扰动下债券收益率转为震荡。往后看,债市基本面等预期反应较为充分,贸易和信贷等高频数据不弱,银行理财等忙于整改,供给却在上量,中短端仍受益于资金面,中低等级信用利差风险有增无减。票据收益率下行。4月26日随降准资金逐步到位,资金面开始放松,进入五月资金仍较松,票据利率较两周前小幅下行。但票据利率仍显著高于可比资产如同业存单以及银行普通债收益率。理财收益率短下长升。市场在静待资管新规细则。资产端非标受限、债市收益率已经明显下降,产品端净值化,倒逼理财利率逐步下行。但被动拉长期限导致长期限理财利率下行缓慢。
2023-09-11 16:26:531

举例说明格兰杰因果关系

要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。 早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“>”毫无道理,换成“<”照样讲得通,后来通过改进,把定义中的“>”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。 事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。 因此,Granger(1980)提出了因果关系的定义,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则,也在逐步发展变化: 最初是根据分布函数(条件分布)判断,注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息,Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n),Xn+1为第n+1期X的取值,Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。 F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn 61 Yn)) - - - - - - - (1) 后来认为宇宙信息集是不可能找到的,于是退而求其次,找一个可获取的信息集J来替代Ω: F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn 61 Yn)) - - - - - - - (2) 再后来,大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂,于是再次退而求其次,只是验证期望是否相等(这种叫做均值因果性,上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性): E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn 61 Yn)) - - - - - - - (3) 也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对Xn+1的预测误差,即: σ2(Xn+1 | Jn) < σ2(Xn+1 | (Jn 61 Yn)) - - - - - - - (4) 最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法,统计上通常用残差平方和来表示预测误差,于是常常用X和Y建立回归方程,通过假设检验的方法(F检验)检验Y的系数是否为零。 可以看出,我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远,削减了很多条件(并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件),这很可能会导致虚假的因果关系。因此,在使用这种方法时,务必检查前提条件,使其尽量能够满足。此外,统计方法并非万能的,评判一个对象,往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明,偏听则暗”。诚然真相永远只有一个,但是也要靠科学的探索方法。
2023-09-11 16:27:061

证明变量之间的因果关系用什么检验

因果关系检验。经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法,即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰(Clive W. J. Granger)所开创,用于分析经济变量之间的因果关系。①格兰杰因果关系检验只适用于时间序列数据,他的哲学思想是原因一定早先于结果发生;②检验结果对变量滞后期长度非常敏感,滞后期长度不同,结果可能截然相反。所以,有些时候,我们可能不得不采用赤池或施瓦茨信息准则来选择合适的滞后期长度;③进入检验的误差项必须是不相关的,若出现相关性,可能需要进行适当的变换;④被检验变量Y和X必须得是平稳的,非平稳的时间序列是没有太大预测价值的。扩展资料相关背景:格兰杰本人在其2003年获奖演说中强调了其引用的局限性,以及“很多荒谬论文的出现”(Of course, many ridiculous papers appeared)。由于其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测,仅适用于计量经济学的变量预测,不能作为检验真正因果性的判据。在时间序列情形下,两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性,否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test)。常用增广的迪基—富勒检验(ADF检验)来分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验。参考资料来源:百度百科-因果关系检验
2023-09-11 16:27:161

请问,能教教我Eviews做单位根检验,协整分析和格兰杰因果关系检验吗

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系  实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:27:441

格兰杰因果关系的关系

(Granger Causality)要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上有先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“>”毫无道理,换成“<”照样讲得通,后来通过改进,把定义中的“>”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。因此,Granger于1967年提出了Granger因果关系的定义(均值和方差意义上的均值因果性) 并在1980年发展将其进行了扩展(分布意义上的全民因果性) ,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。从便于理解的角度上按照从一般到特殊的顺序讲:最一般的情况是根据分布函数(条件分布)判断。约定 是到n期为止宇宙中的所有信息, 为到n期为止所有的 (t=1…n), 为第n+1期X的取值, 为除Y之外的所有信息。Y的发生影响X的发生的表达式为: 后来认为宇宙信息集是不可能找到的,于是退而求其次,找一个可获取的信息集J来替代Ω: 再后来,大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂,于是再次退而求其次,只是验证期望是否相等(这种叫做均值因果性,上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性): 也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对 的预测误差,即比较方差是否发生变化:
2023-09-11 16:27:521

为什么要做单位根检验?

问题一:趋势性检验中,进行单位根检验的意义是什么 对非平稳序列使用传统的估计方法时(像普通最小二乘估计OLS),以及估计变量间的关系时会得出错误推断。正确的方法是在检验时间趋势之前,要先确定时间序列中是否存在单位根。如果变量不能拒绝有单位根,则认为是非平稳的。如果经过单位根检验得到所研究的序列是非平稳的,可以通过一次或多次差分变为平稳序列。 问题二:的单位根检验,我该选择哪一个 先做单位根 要做专业数据分析,看我的名字吧 问题三:单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系? 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。 问题四:单位根检验 5分 投入为序列x,收入为序列y,导入数据后并选xy,open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势,随x的增加y也增加,说明数据有趋势 打开序列,选view,unit root test,单位根检验又称ADF检验,test type不需要改 主要需要注意的选项是 test for unit root in level表示对原序列进行单位根检验 1st difference 表示对一阶差分后的序列进行单位根检验 2nd difference 表示对二阶差分后的序列进行单位根检验 一般单位根检验都是对原序列,此处选 level include in test equation 下的三个选项分别是,截距项,截距项和趋势,none(针对平稳的时间序列来说是既无截距项又无趋势)由图可知数据存在趋势,此处选trend and intercept 请采纳答案,支持我一下。 问题五:关于计量统计学中时间序列和单位根检验的问题 收入相关的都要做unit root test。这个见的很多。算是约定俗成必须要做的。 汇率方面见的少,但不是没有。尤其最近实际汇率相关的,很多做unit root test的。 我的感觉是,做又不费功夫。顺手做一下呗。没人可以确定肯定不用做的情况。就是因为不确定,所以才要 test。 问题六:面板数据需要进行单位根及协整检验吗 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有任何实际意义的。平稳的真正含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。 如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验。 问题七:进行单位根检验后发现所有的自变量都是平稳的,因变量是一阶单整,需要做怎样的处理才能进行回归分析 对因变量求一阶差分,然后做回归。 问题八:做单位根检验有数据量的要求吗?如最少需要多少年的数据? 有要求,数据选择最少为20年。 问题九:建立面板数据先做单位根检验还是先建立模型 如果是微观面板模型就不用单位根检验,如果是宏观面板模型即时间比较长的,就得先做单位根检验,再建模。
2023-09-11 16:28:071

证明变量之间的因果关系用什么检验

不可以 要同阶差分为平稳序列 对X的对数取一阶差分做平稳性检验,若平稳则可以做后面的分析;若不平稳则对XY的对数再做二阶差分的平稳性检验,同时平稳后再做后面的分析。不用做三阶了,没意义。
2023-09-11 16:28:183

格兰杰的简介

全名:赫敏·简·格兰杰(Hermione Jane Granger)年龄:18生日:1979年9月19日学校:霍格沃茨所在学院:格兰芬多(Gryffindor)绰号:万事通(但许多学生更敬佩她的智力)、问题多小姐(多洛雷斯·乌姆里奇教授这样说过)、十全十美小姐、一本正经小姐(小说中丽塔·斯基特曾提到过)特征:浓密蓬乱的褐发,只有用大量速顺滑发剂才能有所改善。直到四年级时她才除去自己的大板牙,但那是在一场魔咒事故之后。另外,她的眼睛是褐色的。血统:麻瓜出身家族:父母均是麻瓜牙医。大家争论焦点在于她是否还有个姐妹。J.K.罗琳说过她曾经想写但最终放弃了。由此可见她确实没有姐妹,她是家中的独生女。魔杖:葡萄藤木,内含龙的心弦,尺寸不详星座:处女座头发颜色:褐色 浓密眼睛颜色:褐色(琥珀色或巧克力色)宠物:克鲁克山(Crookshanks)是一只相当奇妙的动物。它是一只姜黄色的大猫,有着压得扁扁的脸,“好像曾经一头撞到了砖墙上”(引自原著),和肥肥的、好像瓶刷子一样乍起的尾巴。克鲁克山有部分猫狸子血统,这也是它特别聪明、还能识别坏人的原因。最明显的例子是小矮星彼得以老鼠斑斑的模样出现时,克鲁克山对它的态度(详见《哈利·波特与阿兹卡班的囚徒》)。而且,当哈利和罗恩瞎编占卜课的答案时,从它瞪他们的样子就能看出,它也能识别出,并且不认同作弊的行为(详见《哈利·波特与火焰杯》第14章)。小天狼星布莱克也曾说过“这只猫没有疯,它是我所见过最聪明的猫。”专长:学习、逻辑推理、算术占卜、便携防水火焰、幻影移形最喜欢的科目:算术占卜最厌恶的科目:占卜守护神:水獭(罗琳女士最喜欢的动物也是水獭,由此可以看出赫敏身上有罗琳的影子)博格特(既最害怕的事):麦格教授宣布其所有考试不及格不是最优秀的科目:需要实践的黑魔法防御术(其实也是良好),占卜,飞行唯一不善长的脑力劳动:下巫师象棋首次提及:《哈利·波特与魔法石》第六章
2023-09-11 16:28:321

johansen检验怎么看具体哪个有协整关系

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:28:482

格兰杰因果关系检验的公式介绍

格兰杰因果关系检验假设了有关y和x每一变量的预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归:(1)(2)其中白噪音u1t 和u2t假定为不相关的。式(1)假定当前y与y自身以及x的过去值有关,而式(2)对x也假定了类似的行为。对式(1)而言,其零假设H0 :α1=α2=…=αq=0。对式(2)而言,其零假设H0 :δ1=δ2=…=δs=0。分四种情形讨论:(1)x是引起y变化的原因,即存在由x到y的单向因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称x是引起y变化的原因。(2)y是引起x变化的原因,即存在由y到x的单向因果关系。若式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称y是引起x变化的原因。(3)x和y互为因果关系,即存在由x到y的单向因果关系,同时也存在由y到x的单向因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零,则称x和y间存在反馈关系,或者双向因果关系。(4)x和y是独立的,或x与y间不存在因果关系。若式(1)中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零,同时式(2)中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零,则称x和y间不存在因果关系。三、格兰杰因果关系检验的步骤(1)将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量(如果有的话)做回归,即y对y的滞后项yt-1,yt-2,…,yt-q及其他变量的回归,但在这一回归中没有把滞后项x包括进来,这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。(2)做一个含有滞后项x的回归,即在前面的回归式中加进滞后项x,这是一个无约束的回归,由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。(3)零假设是H0:α1=α2=…=αq=0,即滞后项x不属于此回归。(4)为了检验此假设,用F检验,即:它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里,n是样本容量,q等于滞后项x的个数,即有约束回归方程中待估参数的个数,k是无约束回归中待估参数的个数。(5)如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα,则拒绝零假设,这样滞后x项就属于此回归,表明x是y的原因。(6)同样,为了检验y是否是x的原因,可将变量y与x相互替换,重复步骤(1)~(5)。格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。其原因可能是被检验变量的平稳性的影响,或是样本容量的长度的影响。不同的滞后期可能会得到完全不同 的检验结果。因此,一般而言,常进行不同滞后期长度的检验,以检验模型中随机干扰项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。格兰杰检验的特点决定了它只能适用于时间序列数据模型的检验,无法检验只有横截面数据时变量间的关系。可以看出,我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远,削减了很多条件(并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干 条件),这很可能会导致虚假的格兰杰因果关系。因此,在使用这种方法时,务必检查前提条件,使其尽量能够满足。此外,统计方法并非万能的,评判一个对象,往往需 要多种角度的观察。正所谓“兼听则明,偏听则暗”。诚然真相永远只有一个,但是也要靠科学的探索方法。值得注意的是,格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测,是统计意义上的“格兰杰因果性“,而不是真正意义上的因果关系,不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然,即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系,也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中,统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的,对于经济预测等仍然能起一些作用。由于假设检验的零假设是不存在因果关系,在该假设下F统计量服从F分布,因此严格地说,该检验应该称为格兰杰非因果关系检验。
2023-09-11 16:29:051

格兰杰因果关系意义

角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上有先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)
2023-09-11 16:29:201

平稳性检验后可以确定协整关系吗

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系   实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在长期均衡。第四,长期均衡并不意味着分析的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:29:282

有一组数据进行平稳性检验和格兰杰因果关系检验

阿萨德
2023-09-11 16:30:012

赫敏格兰杰的简介,谢谢

晕~~一楼的,人家都说了不是艾玛…… 赫敏·格兰杰(Hermione Jane Granger),是英国作家乔安·凯瑟琳·罗琳的儿童奇幻小说《哈利·波特》系列中的人物。她是系列中的女主角,哈利和罗恩的好朋友。许多读者都喜欢她的自信和智慧。魔法学校里的高材生,和哈利、罗恩是学校里的三人组。事实上,她就是《哈利·波特》的作者J.K.罗琳在书中的影子。全名: 赫敏·简·格兰杰(Hermione·Jane·Granger)年龄:17生日:1980年12月9日所在学院:格兰芬多 (Gryffindor )绰号:万事通(但许多学生更敬佩她的智力)以及问题多小姐(乌姆里奇教授这样说过),十全十美小姐;一本正经小姐(小说中丽塔·斯基特曾提到过)特征:浓密蓬乱的褐发,只有用大量速顺滑发剂才能有所改善。直到四年级时她才除去自己的大板牙,但那是在一场魔咒事故之后。另外,她的眼睛是褐色的。血统:麻瓜出身家族:父母均是麻瓜牙医。现在争论焦点在于她是否还有个姐妹。JK罗琳说过她曾经想写但最终放弃了。由此可见她确实没有姐妹,她是家中的独生女。魔杖:葡萄藤木,内含龙的心弦,尺寸不详星座:射手座头发颜色:褐色 浓密眼睛颜色:褐色(巧克力色)宠物:克鲁克山( Crookshanks)是一只相当奇妙的动物。它是一只姜黄色的大猫,有着压得扁扁的脸,和肥肥的、好像瓶刷子一样乍起的尾巴。克鲁克山有部分猫狸子血统,这也是它特别聪明、还能识别坏人的原因。最明显的例子是小矮星以老鼠斑斑的模样出现时,克鲁克山对它的态度(详见《哈利波特与阿兹卡班的囚徒》)。而且,当哈利和罗恩瞎编占卜课的答案时,从它瞪他们的样子就能看出,它也能识别出,并且不认同作弊的行为(详见《哈利波特与火焰杯》第14章)。小天狼星布莱克也曾说过“这只猫没有疯,它是我所见过最聪明的猫。” 专长:学习、逻辑推理 算术占卜 便携防水火焰 幻影移形最喜欢的科目:算术占卜最厌恶的科目:占卜守护神:水獭博格特(既最害怕的事):麦格教授宣布其所有考试不及格唯一不是最优秀的科目:需要实践的黑魔法防御术(其实也是良好),占卜,飞行唯一不善长的脑力劳动:下巫师象棋首次提及:《哈利·波特与魔法石》第六章概述:赫敏于1980年降生在一个十分正常的麻瓜家庭。相信直到收到霍格沃兹来信之前她一直就读于麻瓜学校。许多资料可以说明这一点。大陆版的译名为“赫敏·格兰杰”,台湾版的译名是“妙丽·格兰杰”。
2023-09-11 16:30:111

格兰杰因果检验的结果怎么看啊 我把图放上来 大神给教看一下

比如第一条:SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是0.0066,如果置信度为0.05,那么,0.0066小于0.05,于是,第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”。同理,PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是0.3207,这个概率很大,超过置信度,所以,意思就是“PGDP不是SL的格兰杰原因”。下面的相同。
2023-09-11 16:30:211

请问格兰杰因果关系如何检验,谢谢。

是granger检验,不过检验的观察值太少了。检验的结果可以看出:第一行,检验原假设:LNW不是引起LNCONS的原因检验的F值为1.92071临界值p为0.260210.26021>0.05,这说明了在5%的置信水平下检验的原假设是以比较大的概率发生的,所以可以认为接受原假设以下解释类似。。。希望对你有帮助
2023-09-11 16:30:331

格兰杰因果检验不显著可以解释吗?

格兰杰因果检验用于检验一组时间序列是否为另一组时间序列的原因。如果说A是B的格兰杰原因,则说明A的变化是引起B变化的原因之一。若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下,对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果,即变量X有助于解释变量Y的将来变化,则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。再通俗一点,就是说,目标是预测Y的变化,加上X的预测结果要比只有Y的预测结果好,那么就说,X和Y之间存在格兰杰因果关系。也就是说,X的变化可以解释Y的变化。1
2023-09-11 16:31:261

什么是葛兰杰检验?

虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难,但在实际应用中通常采用格兰杰(Granger)因果关系检验(Granger causality test)。考虑最简单的形式,Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt (在统计的意义下),已经综合考虑Y的滞后值;如果影响不显著,那么称X不是Y的“Granger原因”(Granger cause),如果影响显著,那么称X是Y的“Granger原因”。同样,这也可以用于检验Y是X的“原因”,检验Y的滞后值是否影响X(已经考虑了X的滞后对X自身的影响)。检验由Y关于自己的滞后值和X滞后值的回归构成;如果X的滞后值影响不显著,那么X不是Y的Granger原因;同样,当检验Y是X的原因时,可以将X关于自己的滞后值和Y的滞后值回归,用F-检验法莱检验Y滞后值的影响。需要进行两个回归:在第一个方程中检验假设H0X :βj=0,对所有j;在第二个方程中检验假设H0Y:αj=0,对所有j。如果前者没有被拒绝,那么X不是Y的Granger原因;如果后者没有被拒绝,那么Y不是X的Granger原因。这里没有一个明显的方法来确定滞后长度k。显然,存在四种可能的结果:X和Y都不是对方的Granger原因(H0X和H0Y都不被拒绝);X和Y是对方的Granger原因(H0X和H0Y都被拒绝);X是Y的Granger原因但Y不是X的Granger原因(H0X被拒绝但H0Y不被拒绝);Y是X的Granger原因但X不是Y的Granger原因(H0X不被拒绝但H0Y被拒绝)。注意到,第一个回归中没有出现X的现值,在第二个回归中没有出现Y的现值。
2023-09-11 16:31:341

《哈利波特》赫敏·格兰杰真实资料?

 赫敏(Hermione Granger)是英国作家乔安妮·凯瑟琳·罗琳(J.K.罗琳)的儿童奇幻小说《哈利·波特》系列中的人物。她是系列中的女主角,哈利·波特和罗恩·韦斯莱的好朋友,是个很有爱心和正义感的女孩,属光明的一派,同时有很高的天赋。许多读者都喜欢她的自信,智慧,聪明勇敢。霍格沃茨魔法学校里的高材生,和哈利、罗恩是学校里的三人组重要的一部分。事实上,她就是《哈利·波特》的作者J.K.罗琳在书中的影子。[编辑本段]【具体信息】  全名:赫敏·简·格兰杰(Hermione Jean Granger)  年龄:从哈1开始时的年龄是11岁。到哈7最后一本时的年龄是17岁。  生日:1981年9月19日  学校:霍格沃茨绰号:万事通(但许多学生更敬佩她的智力)、问题多小姐(多洛雷斯·乌姆里奇教授这样说过)、十全十美小姐、一本正经小姐(小说中丽塔·斯基特曾提到过)  中文昵称:赫赫、小赫、Hr(主要是贴吧和论坛上用到的昵称)  特征:浓密蓬乱的褐发,只有用大量速顺滑发剂才能有所改善。直到四年级时她才除去自己的大板牙,但那是在一场魔咒事故之后。另外,她的眼睛是褐色的。  血统:麻瓜出身  家族:父母均是麻瓜牙医。现在争论焦点在于她是否还有个姐妹。J.K.罗琳说过她曾经想写但最终放弃了。由此可见她确实没有姐妹,她是家中的独生女。  魔杖:葡萄藤木,内含龙的心弦,尺寸不详  星座:处女座  头发颜色:褐色 浓密  眼睛颜色:褐色(琥珀色或巧克力色)  宠物:克鲁克山(Crookshanks)是一只相当奇妙的动物。它是一只姜黄色的大猫,有着压得扁扁的脸,和肥肥的、好像瓶刷子一样乍起的尾巴。克鲁克山有部分猫狸子血统,这也是它特别聪明、还能识别坏人的原因。最明显的例子是小矮星彼得以老鼠斑斑的模样出现时,克鲁克山对它的态度(详见《哈利·波特与阿兹卡班的囚徒》)。而且,当哈利和罗恩瞎编占卜课的答案时,从它瞪他们的样子就能看出,它也能识别出,并且不认同作弊的行为(详见《哈利·波特与火焰杯》第14章)。哈利·波特的教父——小天狼星·布莱克也曾说过“这只猫没有疯,它是我所见过最聪明的猫。”   专长:学习、逻辑推理、算术占卜、便携防水火焰、幻影移形 、黑魔法防御术、研究女孩心理、调制魔药、组织能力  最喜欢的科目:算术占卜  最厌恶的科目:占卜  守护神:水獭(罗琳女士最喜欢的动物也是水獭,由此可以看出Hermione身上有罗琳的影子)  博格特(即最害怕的事):麦格教授宣布其所有考试不及格  不是最优秀的科目:需要实践的:黑魔法防御术(其实也是良好),飞行,占卜  (注:赫敏的黑魔法防御术并不是最好的,O.W.Ls中得了E,她自己也说(对哈利):我只是靠书本,再加上一点小聪明——其实你在三年级时就超过我了(指黑魔法防御术),遇到了一位懂行的老师(卢平)。P.S.赫敏三年级期末考试时被伪装成麦格的博格特吓到了,它说她考试不及格。对于飞行,赫敏也不是很拿手,学校的扫帚听到她说起来,只是打了个滚,而暑假时玩魁地奇赫敏和哈利对罗恩、金妮,罗琳评价说很公平,因为赫敏玩得很糟糕。)  (注:大陆版的译名为“赫敏·格兰杰”,台湾版的译名是“妙丽·格兰杰”。)
2023-09-11 16:31:451

个变量但不同阶平稳,不能做协整检验,应该怎么处

两个变量做协整需要同阶单整,两个以上要保重被解释变量的阶数不高于解释变量的阶数,且必须至少有两个解释变量的单整阶数大于被解释变量的单整阶数。在张晓峒老师的计量经济学基础里面提到过。同时EG两步法要求同阶单整,但Johansen没有(我记得Applied econometrics里面有写?)而且用软件做单位根检验有一定误差,如果不是显而易见的平稳,或者是计量重要理论,可以先做了再看。
2023-09-11 16:31:564

赫敏格兰杰的家庭背景

撒, 有人发了飞我也发一份吧 我也想要
2023-09-11 16:32:263

协整检验和var模型的顺序

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果联系,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立VAR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。
2023-09-11 16:32:361

显示没有协整关系,接下来该怎么办

单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系   实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择,根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造AR模型,做协整检验(注意滞后期的选择),判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在均衡关系。如果有,则可以构造EC模型或者进行Granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验,如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的(即不存在单位根),要想进一步考察变量的因果,可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的,否则不能做。3、当检验的数据是非平稳(即存在单位根),并且各个序列是同阶单整(协整检验的前提),想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验,可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验,前提是建立AR模型(即模型符合ADL模式)4、当变量之间存在协整关系时,可以建立ECM进一步考察短期关系,Eviews这里还提供了一个Wald-Granger检验,但此时的格兰杰已经不是因果关系检验,而是变量外生性检验,请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列!这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系,而是说x的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用:1)检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验。2)协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3)判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点,需要澄清:第一,格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序,并不表示而这真正存在因果关系,是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二,格兰杰因果检验的变量应是平稳的,如果单位根检验发现两个变量是不稳定的,那么,不能直接进行格兰杰因果检验,所以,很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验,这是错误的。第三,协整结果仅表示变量间存在均衡关系,那么,到底是先做格兰杰还是先做协整呢?因为变量不平稳才需要协整,所以,首先因对变量进行差分,平稳后,可以用差分项进行格兰杰因果检验,来判定变量变化的先后时序,之后,进行协整,看变量是否存在均衡。第四,均衡并不意味着的结束,还应考虑短期波动,要做误差修正检验。
2023-09-11 16:32:441

如何做4变量的JJ协整检验 eviews具体步骤

同求
2023-09-11 16:32:553

有谁研究格兰杰因果关系?能不能指教一下多变量的格兰杰因果关系怎么检验?每一个时间点是向量的那种?

要探讨因果关系,首先当然要定义什么是因果关系。这里不再谈伽利略抑或休谟等人在哲学意义上所说的因果关系,只从统计意义上介绍其定义。从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下,如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序(A前B后),那么我们便可以说A是B的原因。 早期因果性是简单通过概率来定义的,即如果P(B|A)>P(B)那么A就是B的原因(Suppes,1970);然而这种定义有两大缺陷:一、没有考虑时间先后顺序;二、从P(B|A)>P(B)由条件概率公式马上可以推出P(A|B)>P(A),显然上面的定义就自相矛盾了(并且定义中的“>”毫无道理,换成“<”照样讲得通,后来通过改进,把定义中的“>”改为了不等号“≠”,其实按照同样的推理,这样定义一样站不住脚)。 事实上,以上定义还有更大的缺陷,就是信息集的问题。严格讲来,要真正确定因果关系,必须考虑到完整的信息集,也就是说,要得出“A是B的原因”这样的结论,必须全面考虑宇宙中所有的事件,否则往往就会发生误解。最明显的例子就是若另有一个事件C,它是A和B的共同原因,考虑一个极端情况:若P(A|C)=1,P(B|C)=1,那么显然有P(B|AC)=P(B|C),此时可以看出A事件是否发生与B事件已经没有关系了。 因此,Granger(1980)提出了因果关系的定义,他的定义是建立在完整信息集以及发生时间先后顺序基础上的。至于判断准则,也在逐步发展变化: 最初是根据分布函数(条件分布)判断,注意Ωn是到n期为止宇宙中的所有信息,Yn为到n期为止所有的Yt (t=1…n),Xn+1为第n+1期X的取值,Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。F(Xn+1 | Ωn) ≠ F(Xn+1 | (Ωn u2212 Yn)) - - - - - - - (1) 后来认为宇宙信息集是不可能找到的,于是退而求其次,找一个可获取的信息集J来替代Ω:F(Xn+1 | Jn) ≠ F(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (2) 再后来,大家又认为验证分布函数是否相等实在是太复杂,于是再次退而求其次,只是验证期望是否相等(这种叫做均值因果性,上面用分布函数验证的因果关系叫全面因果性):E(Xn+1 | Jn) ≠ E(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (3) 也有一种方法是验证Y的出现是否能减小对Xn+1的预测误差,即:σ2(Xn+1 | Jn) < σ2(Xn+1 | (Jn u2212 Yn)) - - - - - - - (4) 最后一种方法已经接近我们最常用的格兰杰因果检验方法,统计上通常用残差平方和来表示预测误差,于是常常用X和Y建立回归方程,通过假设检验的方法(F检验)检验Y的系数是否为零。 可以看出,我们所使用的Granger因果检验与其最初的定义已经偏离甚远,削减了很多条件(并且由回归分析方法和F检验的使用我们可以知道还增强了若干条件),这很可能会导致虚假的因果关系。因此,在使用这种方法时,务必检查前提条件,使其尽量能够满足。此外,统计方法并非万能的,评判一个对象,往往需要多种角度的观察。正所谓“兼听则明,偏听则暗”。诚然真相永远只有一个,但是也要靠科学的探索方法。
2023-09-11 16:34:361

stata granger因果检验什么意思

原理:如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时(如果随机变量由事件定义的,也可以说,该分布函数)的影响,并在时间上两个事件和测序(B经过前期A),那么我们可以说,A是B的原因。 />剂量 F统计量的概率 <br没有格兰杰原因B XY B组份不格兰杰引起一个ZW 格兰杰因果关系检验,并可以称为格兰杰非因果关系检验。 在上面的表中,x和y分别对应,Z和W彼此对应。 y和瓦特是根据软件EVIEWS x和z的值的概率值的?计算的查找表可以被省略,这样的麻烦。即,根据判断的B值x或y是不是A格兰杰的结果是可能的。 所以,在5%的显着性水平下,我们只有看的y的值和w与它的关系的5%。如果y 5%,即F-测试通过,接受“一个不Granger原因B”,即A不是B Granger原因。同样的方法可以分析用5%(重量)的关系。 如果y和w分别小于5%,那么A和对因果关系乙级。 具体实现方法如下:在EXCEL中通过选择菜单:工具 - 加载项 - 分析工具库,加载数据分析功能。 通过选择菜单:工具 - 数据分析 - 回归,两个数据的两倍,X和Y不回来,你可以得到的F值,以及相应的P值。
2023-09-11 16:34:451